Flink 写入数据到 Kafka

Flink 写入数据到Kafka


前言

通过Flink官网可以看到Flink里面就默认支持了不少sink,比如也支持Kafka sink connector(FlinkKafkaProducer),那么这篇文章我们就来看看如何将数据写入到Kafka。

准备

Flink里面支持Kafka 0.8、0.9、0.10、0.11.

这里我们需要安装下Kafka,请对应添加对应的Flink Kafka connector依赖的版本,这里我们使用的是0.11 版本:

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

目前我们先看下本地Kafka是否有这个student-write topic呢?需要执行下这个命令:

➜  kafka_2.11-0.10.2.0 ./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
__consumer_offsets
lambda-pipeline-topic
metrics
my-topic
my-topic-thread1
my-topic-thread2
qb_ad
qbad
qbad_test
student
topic1
wikipedia
wikipedia_stream

如果等下我们的程序运行起来后,再次执行这个命令出现student-write topic,那么证明我的程序确实起作用了,已经将其他集群的Kafka数据写入到本地Kafka了。

程序代码

public class FlinkSinkToKafka {

    private static final String READ_TOPIC = "student";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("zookeeper.connect", "localhost:2181");
        props.put("group.id", "student-group");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("auto.offset.reset", "latest");

        DataStreamSource<String> student = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>(
                READ_TOPIC,   //这个 kafka topic 需要和上面的工具类的 topic 一致
                new SimpleStringSchema(),
                props)).setParallelism(1);
        student.print();

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("zookeeper.connect", "localhost:2181");
        properties.setProperty("group.id", "student-write");

        student.addSink(new FlinkKafkaProducer011<>(
                "localhost:9092",
                "student-write",
                new SimpleStringSchema()
        )).name("flink-connectors-kafka")
                .setParallelism(5);

        env.execute("flink learning connectors kafka");
    }
}

运行结果

运行flink程序之后再次查看topic,发现多了student-write这个topic

➜  kafka_2.11-0.10.2.0 ./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
__consumer_offsets
lambda-pipeline-topic
metrics
my-topic
my-topic-thread1
my-topic-thread2
qb_ad
qbad
qbad_test
student
student-write
topic1
wikipedia
wikipedia_stream

查看topic student-write

➜  kafka_2.11-0.10.2.0 ./bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic student-write
Topic:student-write PartitionCount:1    ReplicationFactor:1 Configs:
    Topic: student-write    Partition: 0    Leader: 0   Replicas: 0 Isr: 0

IDEA打印如下:

2> {"age":20,"id":2,"name":"itzzy2","password":"password2"}
6> {"age":24,"id":6,"name":"itzzy6","password":"password6"}
2> {"age":28,"id":10,"name":"itzzy10","password":"password10"}
6> {"age":32,"id":14,"name":"itzzy14","password":"password14"}
2> {"age":36,"id":18,"name":"itzzy18","password":"password18"}
6> {"age":40,"id":22,"name":"itzzy22","password":"password22"}
2> {"age":44,"id":26,"name":"itzzy26","password":"password26"}
6> {"age":48,"id":30,"name":"itzzy30","password":"password30"}
2> {"age":52,"id":34,"name":"itzzy34","password":"password34"}
6> {"age":56,"id":38,"name":"itzzy38","password":"password38"}

查看topic信息

➜  kafka_2.11-0.10.2.0 ./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic student
student:0:0
➜  kafka_2.11-0.10.2.0 ./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic student_write
student_write:0:0

查看日志logs

➜  kafka_2.11-0.10.2.0 ll /tmp/kafka-logs/student-write-0
total 0
-rw-r--r--  1 zzy  wheel  10485760 Jan 29 12:03 00000000000000000000.index
-rw-r--r--  1 zzy  wheel         0 Jan 29 12:03 00000000000000000000.log
-rw-r--r--  1 zzy  wheel  10485756 Jan 29 12:03 00000000000000000000.timeindex
➜  kafka_2.11-0.10.2.0 ll /tmp/kafka-logs/student-0
total 0
-rw-r--r--  1 zzy  wheel  10485760 Jan 29 12:03 00000000000000000000.index
-rw-r--r--  1 zzy  wheel         0 Jan 29 12:03 00000000000000000000.log
-rw-r--r--  1 zzy  wheel  10485756 Jan 29 12:03 00000000000000000000.timeindex

分析

上面代码我们使用 Flink Kafka Producer 只传了三个参数:brokerList、topicId、serializationSchema(序列化)


其实也可以传入多个参数进去,现在有的参数用的是默认参数,因为这个内容比较多,后面可以抽出一篇文章单独来讲。

总结

本篇文章写了Flink读取Kafka集群的数据,然后写入到本地的Kafka上。

附上kafka生产者代码

public class KafkaUtils {
    private static final String broker_list = "localhost:9092";
    private static final String topic = "student-1";  //kafka topic 需要和 flink 程序用同一个 topic

    public static void writeToKafka() throws InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", broker_list);
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//        KafkaProducer producer = new KafkaProducer<String, String>(props);//老版本producer已废弃
        Producer<String, String> producer = new org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer<>(props);

        try {
            for (int i = 1; i <= 100; i++) {
                Student student = new Student(i, "itzzy" + i, "password" + i, 18 + i);
                ProducerRecord record = new ProducerRecord<String, String>(topic, null, null, JSON.toJSONString(student));
                producer.send(record);
                System.out.println("发送数据: " + JSON.toJSONString(student));
            }
            Thread.sleep(3000);
        }catch (Exception e){

        }

        producer.flush();
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        writeToKafka();
    }
}
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Student {

    private int id;
    private String name;
    private String password;
    private int age;

}

参考:

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,117评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,328评论 1 293
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,839评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,007评论 0 206
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,384评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,629评论 1 219
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,880评论 2 313
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,593评论 0 198
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,313评论 1 243
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,575评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,066评论 1 260
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,392评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,052评论 3 236
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,082评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,844评论 0 195
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,662评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,575评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容